JP4122314B2 - 投影画像処理方法、投影画像処理プログラム、投影画像処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、投影画像処理方法、投影画像処理プログラム、投影画像処理装置に関する。

従来、診断・治療等の医療行為を行う場で、Ｘ線診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、核磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ装置）等の医用画像診断装置で作成した医用画像情報を、３次元的な表示ができるように画像処理し、診断若しくは治療の目的として３次元的に観察することが行われていた。この３次元的な表示方法としては、次の２種類の方法が挙げられる。

１つは、医用画像情報から表示したい臓器等の領域を抽出し、抽出した領域の画像データから臓器等の表面の画像を作成する方法（以下、表面表示法）であり、もう１つはボリュームレンダリング（Volume Rendering）である。表面表示法及びボリュームレンダリングでは、医用画像情報（２次元断層画像（スライス）の集まりである３次元データ）を用いて、立体画素（ボクセル Voxel ）からなるボリュームデータを作成する。そして、表面表示法では、ボリュームデータから表示対象物（例えば、骨、臓器等）を関心領域として抽出し、その関心領域についてのみ観察を行っていた。

関心領域を抽出する方法としては、まず、濃淡値を有するボクセルからなるボクセルデータを所定のしきい値で二値化して、二値ボクセルデータを作成する。その後、二値ボクセルデータに対して垂直に光線をのばし、光線が「１」の値を持つボクセル（関心領域のボクセル）に到達するまでの長さを求め、各画素における光線の長さからなる深さ画像を作成していた。そして、その深さ画像から表示対象物の表面の座標を逆算し、あるボクセルデータのボクセル値とその近傍のボクセルデータのボクセル値に基づいて面法線を求めて影付けし、表面表示画像を作成していた（例えば、特許文献１）。

一方、ボリュームレンダリングは、ボリュームデータに直接光線を投射して画像を作成するものである。その中で特に良く使われる方法としてＭＩＰ（Max Intensity Projection）がある。ＭＩＰでは、前記表面表示法と同様にボクセルデータを作成し、そのボクセルデータを通過する光路を設定する。そして、その光路に直角な投影面である２次元平面上に光路上の最大のデータ（医用画像情報の各画素の画素値）をＭＩＰ画像として表示していた。
米国特許第５７９３３７５号明細書

しかしながら、表面表示法では、元の医用画像情報に雑音が含まれていると、その雑音が前記しきい値を超えた場合にその雑音を関心領域として誤認識するため、要求と異なる画像が表示されていた。また、ＭＩＰでも、元の医用画像情報に含まれた雑音を光路上の最大のデータとして誤認識することがあった。そのため、例えば、図１５に示すような画像をＭＩＰ画像ＭＰ１として表示したい場合にも、図１６に示すように、ＭＩＰ画像ＭＰ２に斑点状の雑音Ｎが表示されてしまっており、診断や治療の妨げとなっていた。

本発明は、上記問題点を解消するためになされたものであって、その目的は、投影画像の画質を向上させることのできる投影画像処理方法、投影画像処理プログラム、投影画像処理装置を提供することにある。

上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、１つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが分散処理で、３次元の画像データを２次元画面上に投影して投影画像を得る投影画像処理方法において、少なくとも１つのコンピュータが、被写体を表す複数の３次元の画素からなる３次元の画像データに対して、２次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力するレイ設定段階と、少なくとも１つのコンピュータが、前記レイ上にある前記複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素の画素値を投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する投影値算出段階と、少なくとも１つのコンピュータが、前記任意の１個の画素の座標を投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する投影値位置算出段階と、少なくとも１つのコンピュータが、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記任意の画素と当該画素と同一のレイ上にない画素とを含む複数の画素の前記投影値位置の比較から雑音位置を判定する雑音判定段階とを備えたことを要旨とする。

この発明によれば、被写体を表す複数の３次元の画素からなる３次元の画像データに対して、２次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力し、そのレイ上にある複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素の画素値を投影値として算出しながらも、投影値位置グリッド記憶手段に記憶したその投影値位置から雑音位置を判定することができる。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の投影画像処理方法において、前記投影値算出段階は、前記雑音判定段階において雑音位置を判定したとき、前記レイ上にあって、前記雑音位置にある画素以外の複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素の画素値を新たな投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶し、前記投影値位置算出段階は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値を持つ前記画素の座標を新たな投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶し、前記雑音判定段階は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置から雑音位置を再度判定し、さらに、少なくとも１つのコンピュータが、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する後処理段階と、少なくとも１つのコンピュータが、前記投影画像を出力部に出力する出力段階とを備えたことを要旨とする。

この発明によれば、雑音位置にある画素以外の画素に対して投影値算出、投影値位置算出、雑音判定を行った後の投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する。この結果、雑音位置にある画素以外の画素から投影画像を生成することができるため、投影画像の画質を向上することができる。

請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の投影画像処理方法において、前記雑音判定段階は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した投影値位置のうちの少なくとも一方の連続性により前記雑音位置を判定することを要旨とする。

この発明によれば、雑音判定段階は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した投影値位置とのうちの少なくとも一方の連続性により、雑音位置を判定することができる。この結果、例えば、投影値の分布や投影値位置の位置関係を利用して、雑音位置を判定することができるので、簡単でありながらも正確に雑音位置を判定することができる。

請求項４に記載の発明は、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の投影画像処理方法において、前記雑音判定段階は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した任意の１点の投影値位置と前記任意の１点の投影値位置の近傍の投影値位置との距離が所定のしきい値
を超えた場合に不連続と判断し、その任意の１点の投影値位置を雑音位置とすることを要旨とする。

この発明によれば、投影値位置グリッド記憶手段に記憶した任意の１点の投影値位置と任意の１点の投影値位置の近傍の投影値位置との距離が所定のしきい値を超えた場合に不連続と判断するので、例えば、ＣＴ画像等において骨と臓器との境界等で投影値位置が大きく異なることがあっても、しきい値を超えなければ不連続として判断されない。従って、正確に雑音位置を判定することができる。

請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の投影画像処理方法において、前記雑音判定段階は、前記３次元の画像データを修正し、前記雑音位置にある画素以外の複数の３次元の画素を３次元の画像データとして画像データ記憶手段に記憶することを要旨とする。

この発明によれば、雑音判定段階は、前記３次元の画像データを修正し、雑音位置にある画素以外の複数の３次元の画素を３次元の画像データとして画像データ記憶手段に記憶する。この結果、例えば、レイの向きを変更して、再度投影画像を算出する場合には、修正後の３次元の画像データである雑音位置の画素以外の複数の３次元の画素に対してレイを入力する。従って、雑音位置と判定された画素については再度雑音判定処理を行う必要がないので、雑音判定処理に要する時間を短縮することができるため、投影画像算出処理時間を短縮することができる。

請求項６に記載の発明は、請求項２乃至５のいずれか１項に記載の投影画像処理方法において、前記投影値算出段階、前記投影値位置算出段階、前記雑音判定段階を繰り返すことを要旨とする。

この発明によれば、投影値算出段階、投影値位置算出段階、雑音判定段階を繰り返すので、繰り返すにしたがって投影画像の画質を向上することができる。
請求項７に記載の発明は、請求項２に記載の投影画像処理方法において、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置を領域抽出に利用することを要旨とする。

この発明によれば、投影値位置グリッド記憶手段に記憶した新たな投影値位置を領域抽出に利用することができるので、投影画像を作成しながらも、雑音をほぼ除去した投影値位置を領域抽出に利用することができる。従って、投影画像の画質を向上しながらも、精度良い領域抽出ができる。

請求項８に記載の発明は、請求項２に記載の投影画像処理方法において、前記投影値位置グリッド記憶手段は、Ｚ‐Ｂｕｆｆｅｒであることを要旨とする。
この発明によれば、投影値位置グリッド記憶手段はＺ‐Ｂｕｆｆｅｒであるため、投影値位置を雑音判定に利用しながらも、例えば、投影値位置を隠面消去等に利用することができる。

請求項９に記載の発明は、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の投影画像処理方法において、前記複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素は、前記レイ上にある前記複数の３次元の画素のうち画素値が最大の画素であることを要旨とする。

この発明によれば、複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素は、レイ上にある前記複数の３次元の画素のうち画素値が最大の画素であるため、例えば、ＭＩＰ（Max Intensity Projection）画像の画質を向上することができる。

請求項１０に記載の発明は、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の投影画像処理方法において、前記複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素は、前記レイ上にある前記複数の３次元の画素のうち画素値が最小の画素であることを要旨とする。

この発明によれば、複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素は、レイ上にある前記複数の３次元の画素のうち画素値が最小の画素であるため、例えば、ＭｉｎＩＰ（Minimum Intensity Projection）画像の画質を向上することができる。

請求項１１に記載の発明は、１つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが分散処理で、３次元の画像データを２次元画面上に投影して投影画像を得る投影画像処理プログラムであって、前記１つのコンピュータまたは複数のコンピュータを、被写体を表す複数の３次元の画素からなる３次元の画像データに対して、２次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力するレイ設定手段と、前記レイ上にある前記複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素の画素値を投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する投影値算出手段と、前記任意の１個の画素の座標を投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する投影値位置算出手段と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記任意の画素と当該画素と同一のレイ上にない画素とを含む複数の画素の前記投影値位置の比較から雑音位置を判定する雑音判定手段として機能させることを要旨とする。この発明によれば、請求項１に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項１２に記載の発明は、請求項１１に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記投影値算出手段は、前記雑音判定手段において雑音位置を判定したとき、前記レイ上にあって、前記雑音位置にある画素以外の複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素の画素値を新たな投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する機能を、前記投影値位置算出手段は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値を持つ前記画素の座標を新たな投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する機能を、前記雑音判定手段は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置から雑音位置を再度判定する機能をさらに備え、前記１つのコンピュータまたは複数のコンピュータを、さらに、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する後処理手段と、前記投影画像を出力部に出力する出力手段として機能させることを要旨とする。この発明によれば、請求項２に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項１３に記載の発明は、請求項１１または１２に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記雑音判定手段は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した投影値位置のうちの少なくとも一方の連続性により前記雑音位置を判定することを要旨とする。この発明によれば、請求項３に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項１４に記載の発明は、請求項１１乃至１３のいずれか１項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記雑音判定手段は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した任意の１点の投影値位置と前記任意の１点の投影値位置の近傍の投影値位置との距離が所定のしきい値を超えた場合に不連続と判断し、その任意の１点の投影値位置を雑音位置とすることを要旨とする。この発明によれば、請求項４に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項１５に記載の発明は、請求項１１乃至１４のいずれか１項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記雑音判定手段は、前記３次元の画像データを修正し、前記雑音位置にある画素以外の複数の３次元の画素を３次元の画像データとして画像データ記憶手段に記憶することを要旨とする。この発明によれば、請求項５に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項１６に記載の発明は、請求項１２乃至１５のいずれか１項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記投影値算出手段、前記投影値位置算出手段、前記雑音判定手段を繰り返すことを要旨とする。この発明によれば、請求項６に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項１７に記載の発明は、請求項１２に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置を領域抽出に利用することを要旨とする。この発明によれば、請求項７に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項１８に記載の発明は、請求項１２に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記投影値位置グリッド記憶手段は、Ｚ‐Ｂｕｆｆｅｒであることを要旨とする。この発明によれば、請求項８に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項１９に記載の発明は、請求項１１乃至１８のいずれか１項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素は、前記レイ上にある前記複数の３次元の画素のうち画素値が最大の画素であることを要旨とする。この発明によれば、請求項９に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項２０に記載の発明は、請求項１１乃至１８のいずれか１項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、前記複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素は、前記レイ上にある前記複数の３次元の画素のうち画素値が最小の画素であることを要旨とする。この発明によれば、請求項１０に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項２１に記載の発明は、３次元の画像データを２次元画面上に投影して投影画像を得る投影画像処理装置であって、被写体を表す複数の３次元の画素からなる３次元の画像データに対して、２次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力するレイ設定手段と、前記レイ上にある前記複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素の画素値を投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する投影値算出手段と、前記任意の１個の画素の座標を投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する投影値位置算出手段と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記任意の画素と当該画素と同一のレイ上にない画素とを含む複数の画素の前記投影値位置の比較から雑音位置を判定する雑音判定手段とを備えたことを要旨とする。この発明によれば、請求項１、１１に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項２２に記載の発明は、請求項２１に記載の投影画像処理装置において、前記投影値算出手段は、前記雑音判定手段において雑音位置を判定したとき、前記レイ上にあって、前記雑音位置にある画素以外の複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素の画素値を新たな投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶し、前記投影値位置算出手段は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値を持つ前記画素の座標を新たな投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶し、前記雑音判定手段は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置から雑音位置を再度判定し、さらに、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する後処理手段と、前記投影画像を出力部に出力する出力手段とを備えたことを要旨とする。この発明によれば、請求項２、１２に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項２３に記載の発明は、請求項２１または２２に記載の投影画像処理装置において、前記雑音判定手段は、前記雑音位置をボリュームマスクデータとして記憶する記憶手段
をさらに備えたことを要旨とする。

この発明によれば、雑音判定手段は、雑音位置をボリュームマスクデータとして記憶する記憶手段をさらに備えたので、例えば、雑音であるか否かの情報を複数の３次元の画素のそれぞれの付加情報として記憶することができる。

請求項２４に記載の発明は、請求項２１または２２に記載の投影画像処理装置において、前記雑音判定手段は、前記雑音位置をリスト化して記憶する記憶手段をさらに備えたことを要旨とする。

この発明によれば、雑音判定手段は、雑音位置をリスト化して記憶する記憶手段をさらに備えたので、少ないメモリ量で雑音位置を記憶することができる。
請求項２５に記載の発明は、請求項２１乃至２４のいずれか１項に記載の投影画像処理装置において、前記雑音判定手段は、前記３次元の画像データを修正し、前記雑音位置にある画素以外の複数の３次元の画素を３次元の画像データとして記憶する画像データ記憶手段をさらに備えたことを要旨とする。この発明によれば、請求項５、１５に記載の発明と同様の作用効果が得られる。

請求項２６に記載の発明は、請求項２１乃至２５のいずれか１項に記載の投影画像処理装置において、前記投影値算出手段、前記投影値位置算出手段、前記雑音判定手段の一部または全部は、ＧＰＵであることを要旨とする。

この発明によれば、投影値算出手段、投影値位置算出手段、雑音判定手段の一部または全部は、ＧＰＵであるので、投影値の算出、投影値位置の算出、雑音判定に要する時間を短縮することができる。

請求項２７に記載の発明は、請求項２１乃至２６のいずれか１項に記載の投影画像処理装置において、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値を前記出力手段を介して出力部に出力可能な形式に変換する後処理は、ＧＰＵで行うことを要旨とする。

この発明によれば、投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値を出力手段を介して出力部に出力可能な形式に変換する後処理をＧＰＵで行うので、後処理に要する時間を短縮することができる。

本発明によれば、投影画像の画質を向上させることができる。

（第１実施形態）
以下、本発明を具体化した第１実施形態を図１〜図１１、図１５、図１６に従って説明する。

図１に示すように、画像表示装置１は、画像データ記憶手段としてのデータベース２から例えば、ＣＴ（Computerized Tomography ）画像撮影装置により撮影されたＣＴ画像データを読み取って、医療診断用の各種画像を生成し画面に表示する。本実施形態では、ＣＴ画像データを例に説明するが、これに限定されない。すなわち、使用される画像データは、ＣＴに限らず、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）等の医用画像処理装置より得られるデータ及びそれらを組み合わせたり加工したりしたものである。

画像表示装置１は、計算機（コンピュータ、ワークステーション、パーソナルコンピュ
ータ）３と、モニタ４と、キーボード５及びマウス６などの入力装置とを備えている。計算機３はデータベース２と接続されている。

図２は、画像表示装置の概略構成を示す。計算機（コンピュータ）３にはＣＰＵ（中央処理装置）７、ハードディスク等からなるメモリ８が備えられており、メモリ８には、ＭＩＰ画像算出処理を実行するためのプログラム（アプリケーションソフト）９が記憶されている。メモリ８はデータベース２又はハードディスクから読み取ったＣＴ画像データから得られた３次元以上の画像データとしてのボクセルデータを一時記憶するメモリ部８ａを備えている。また、メモリ８は、２次元画面上の全てのピクセルの投影値としてのＭＩＰ値を記憶するＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧを備えている。さらに、メモリ８は、ＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧに記憶したＭＩＰ値のそれぞれの座標である投影値位置としてのＭＩＰ位置を記憶するＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧと、雑音位置を記憶した雑音位置リスト記憶部ＮＬとを備えている。

ＣＰＵ７は、このプログラム９を実行することにより、データベース２から取得したＣＴ画像データから得られたボクセルデータを用いてＭＩＰ画像を生成するＭＩＰ画像算出処理を実行する。すなわち、本実施形態では、投影画像処理装置としてのＣＰＵ７（計算機３）が、投影画像処理としてのＭＩＰ画像算出処理（レイ設定段階、投影値算出段階、投影値位置算出段階、雑音判定段階、後処理段階、出力段階等）の投影画像処理プログラムを実行する。これにより、ＣＰＵ７（計算機３）は、レイ設定手段、投影値算出手段、投影値位置算出手段、雑音判定手段、後処理手段、出力手段等として機能する。

ここで、ボクセルデータＶＤとは、図３に示すように、立方体の３次元以上の画素としてのボクセル（Voxel ）の集合であり、３次元の格子点にボクセル値として濃度値が割り当てられている。本実施形態では、例えば、ＣＴ画像データの画素値、すなわちＣＴ値をそのまま濃度値としている。

ＣＴ画像データは、被写体としての患者等の人体を断層撮影したもので、１枚については骨、血管、臓器等の２次元断層画像であるが、多数の隣接するスライス（断層）について得られていることから、これら全体では３次元の画像データと言える。従って、以下、ＣＴ画像データは、複数のスライスを含んだ３次元の画像データを意味する。

また、ＣＴ画像データは、被写体としての組織（骨、血管、臓器等）毎に異なるＣＴ値を持っている。ＣＴ値は、水を基準として表現した組織のＸ線減弱係数であり、ＣＴ値により組織や病変の種類等が判断できるようになっている。また、ＣＴ画像データには、ＣＴ撮影装置によりＣＴスキャンされた人体の断層画像（スライス画像）の座標データもすべてあり、視線方向（奥行き方向）における異なる組織間の位置関係は、座標データから判別できるようになっている。すなわち、ボクセルデータは、ＣＴ値（以下、ボクセル値という。）及び座標データを備えている。

図３は、ボクセルデータを用いてＭＩＰにてＭＩＰ画像を作成する処理を示すものである。
ＭＩＰとはMaximum Intensity Projectionの略であり、最大値投影法とも呼ばれている。これは、３次元画像データを２次元画像データに変換する方法の１つであり、例えば、平行投影法の場合、図３に示すように、２次元画面としての２次元平面（フレーム）ＦのピクセルＰ毎に、観察対象であるボクセルデータＶＤに視線方向からレイ（仮想光線）Ｒを照射する。そして、そのレイＲ上にあるＮ個のボクセルＶ１，Ｖ２・・・Ｖｎのボクセル値Ｄ１，Ｄ２・・・Ｄｎの最大値（以下、ＭＩＰ値という。）を２次元画像データとするものである。すなわち、同じボクセルデータＶＤを観察対象としても、レイＲの向きによって投影される２次元画像データが異なる。また、中心投影法のように、ある１点の視
点からボクセルデータＶＤに対して放射状にレイＲを照射することにより、例えば、血管等の管状臓器の内側を内視鏡のように観察するような画像を得られる。さらに、円筒投影法のように、ボクセルデータＶＤの周囲に仮想的に配置した円筒面に対して、円筒の中心線に分布する視点からボクセルデータＶＤに放射状にレイＲを照射することにより、例えば、管状臓器（例えば、血管、気管、消化管等）の内側を展開したような画像を得る。本実施形態では、３次元画像データの外部の観察に最も適している平行投影法を用いたものとする。なお、レイ到達位置が格子上にない場合は、その周りのボクセルＶのボクセル値Ｄから補間処理を行ってその位置でのボクセル値Ｄを計算する。

詳しくは、１ピクセルについての各ボクセルＶ１〜Ｖｎのボクセル値Ｄ１〜Ｄｎは、例えば、図４に示すように表現できる。図４は、ピクセル毎に視線方向から１本のレイＲを照射したときにレイＲが通過したボクセルＶのボクセル値Ｄを表現しており、図３における１本のレイＲに対応している。そして、横軸にボクセルＶの奥行き（距離）を、縦軸にボクセル値Ｄを示している。図４に示すように、あるピクセルＰｎについてはレイＲ上にはＶ１〜Ｖ１３の１３個のボクセルがあり、そのうちボクセルＶ１１のボクセル値Ｄ１１が最も大きいため、これがピクセルＰｎのＭＩＰ値となり、ピクセルＰｎが対応するＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧに記憶される。

また、ボクセルＶ１１が位置する、すなわちボクセル値ＤがＭＩＰ値であるボクセルの３次元格子点が、ＭＩＰ位置としてピクセルＰｎの対応するＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶される。すなわち、ＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧは、２次元画像データに対応する奥行き情報（距離）を記憶するという点ではＺバッファ法（Z-buffer method ）のＺバッファと同様の機能である。しかしながら、Ｚバッファ法においては、手前側のデータのみ２次元画像データとして表示されるが、ＭＩＰ画像においては、奥行き情報（距離）に関係なく最もボクセル値の高いデータが２次元画像データとして表示される。なお、ここで言う距離はユークリッド距離に限定されず、ｚ方向の距離のみや方向に重率を加えた距離等、一般化された非ユークリッド距離も含む。

そして、同様にフレームＦ上の全てのピクセルについてＭＩＰ値を求めて、ＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧにそれぞれ記憶し、これが２次元画像（ＭＩＰ画像）となる。また、ＭＩＰ画像の全ピクセルの全てのＭＩＰ値に対応したＭＩＰ位置が、ＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶される。

雑音位置リスト記憶部ＮＬは、ボクセルデータＶＤに含まれる雑音の位置をリスト化（雑音位置リスト）して記憶する記憶部（記憶手段）であり、ＭＩＰ値を算出中に雑音判定処理を行うことにより、雑音位置リストが作成される。本実施形態では、雑音か否かは、前記ＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶したＭＩＰ位置の形状によって判定される。

詳しくは、ＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶したＭＩＰ位置の形状は、例えば、図５に示すように表現できる。図５は、フレームＦの一部分であるピクセルＰ１〜Ｐ９のＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶したＭＩＰ位置の形状を２次元で模式的に示しており、矢印の根元から先にいくにしたがって、奥側に位置するようになっている。臓器や骨等はそれぞれ連続的な形状であるため、ボクセルに雑音が含まれない場合、ＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶したＭＩＰ位置の形状、すなわち、奥行き（距離）のデータは連続的な値をとる。しかしながら、ボクセルに雑音が含まれており、そのボクセルのボクセル値がＭＩＰ値として判断された場合は、そのＭＩＰ値が投影されたピクセルにおいて、ＭＩＰ位置は隣接したＭＩＰ位置（以下、隣接ＭＩＰ位置という。）と比較して大きく異なる値をとる。例えば、図５に示すように、ピクセルＰ６及びピクセルＰ８と比較してピクセルＰ７は大きく異なる値をとっており、１点だけＭＩＰ値が奥側にあるように表示される。すなわち、隣接ＭＩＰ位置と比較して１点だけＭＩＰ値が手前側、または奥側にある
ように表示されて不連続なＭＩＰ画像となるため、そのＭＩＰ値は雑音であると判定される。そして、その雑音と判定されたボクセル値Ｄを持つボクセルＶは、雑音ボクセルＮＶとしてラベリングされ、その座標が雑音位置リスト記憶部ＮＬに記憶される。

つまり、この雑音位置リスト記憶部ＮＬは、雑音ボクセルＮＶの座標がリスト化されたものが記憶される。これを、ボリュームマスクデータとして、元のボクセルデータＶＤの付加情報として記憶されるようにしてもよい。すなわち、ボクセルデータＶＤに含まれているボクセルＶの付加情報として、雑音であるか否かの情報が付加される。そして、一度雑音としてラベリングされた雑音ボクセルＮＶは、その後はＭＩＰ位置を算出する対象から除外される。

また、前記雑音判定処理においてＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧの形状を判断するときに、雑音でなくても、例えば、骨と臓器の境界等でＭＩＰ位置が大きく異なることがある。詳しくは、図５に示すように、ピクセルＰ４とピクセルＰ５とのＭＩＰ位置間の距離は他の隣接ＭＩＰ位置間の距離と比較して大きく異なっているが、ピクセルＰ１〜Ｐ４、ピクセルＰ５，Ｐ６はそれぞれ連続であり、ピクセルＰ５は雑音ではないと考えられる。これを雑音として判定するのを防ぐために、所定のしきい値としてのしきい値Ｔを設ける。そして、あるＭＩＰ位置とその各隣接ＭＩＰ位置との距離が、１つでもしきい値Ｔより大きい値であるときは、そのＭＩＰ位置を雑音として判定する。

なお、このしきい値Ｔは、ＭＩＰ画像を生成する対象によって変えてもよい。すなわち、例えば、骨と臓器を両方とも含むＣＴ画像をＭＩＰ画像として表示する場合には、しきい値Ｔを大きくして骨と臓器の境界が雑音と判定されるのを防ぎ、一方、臓器のみ、骨のみのＣＴ画像をＭＩＰ画像として表示する場合は、しきい値Ｔを小さくするようにしてもよい。

処理回数カウンタ９ａ（図２参照）は、雑音判定処理の回数をカウントするためのカウンタであり、プログラム９によりソフト的に実装されている。ボクセルデータＶＤに含まれる雑音Ｎは１つではないため、ボクセルデータＶＤから雑音Ｎを除去するためには、何度か雑音判定処理を行う必要がある。一方、スムーズにＭＩＰ画像を見るために、ＭＩＰ画像表示に要する時間を短縮する必要がある。そのため、処理回数カウンタ９ａで雑音判定処理の回数をカウントし、ある一定の回数、雑音判定処理を行ったら、まだ雑音Ｎを含んだボクセルＶがボクセルデータＶＤ内に残っていたとしても、雑音判定処理を終了する。

この処理回数カウンタ９ａのカウンタ値は、予め決められた値に固定してもよいし、処理内容等によって可変にしてもよい。すなわち、多少の雑音Ｎが残っていてもＭＩＰ画像の概要を短時間で見たいとき等は、カウンタ値を少なくし、雑音判定処理に要する時間を短縮する。一方、時間がかかっても精度の良いＭＩＰ画像を見たいときは、カウンタ値を多くして、雑音判定処理を複数回行い、雑音Ｎの除去数を多くする。

また、図２に示すように、計算機（コンピュータ）３は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）１０を備えている。ＧＰＵ１０は、主に３次元の高度なグラフィックス機能をサポートしたグラフィックス用のコントローラ・チップであり、ユーザから与えられたプログラム等に基づいて２次元や３次元のグラフィックス描画を高速化する機能を持つ。本実施形態では、ＧＰＵ１０により後処理が実行される。これにより、ＭＩＰ画像の表示に要する時間を短縮することができる。

後処理は、算出したＭＩＰ画像をモニタ４等の出力装置に表示するために色、コントラスト及び明るさ等を補正する処理である。詳しくは、多くの医用画像装置の出力（ＣＴ画
像、ＭＲＩ画像等）は１２ｂｉｔ階調データであるため、ＭＩＰ画像算出処理で算出されたＭＩＰ画像（ＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧに記憶したＭＩＰ値）も１２ｂｉｔ階調データであるが、コンピュータ３等のモニタ４はＲＧＢ各色を８ｂｉｔで表現する画像を表示することが多い。そのため、ＷＬ変換（Window Level Transformation ）やＬＵＴ変換（Color Look-Up Table Transformation）等を行い、色、コントラスト及び明るさ等をモニタ４に表示できるように変換する。また、画面の大きさ等に合わせてアフィン変換（Affine Transformation ）を行い、それぞれのモニタ４に表示できるように変換する。

次に、このように構成されたＭＩＰ画像算出処理の作用について説明する。
図６は、ＭＩＰ画像算出処理の全体のフローチャートを示している。まず、ユーザは、ＭＩＰ画像を作成したい場合には、モニタ４の画面４ａ（図１参照）上に表示された複数のＣＴ画像から、ＭＩＰ画像を作成したいＣＴ画像をキーボード５やマウス６を操作して選択する（ステップＳ１０）。詳しくは、ＣＴ画像は複数枚のスライス画像で構成されているので、ユーザは、該スライス画像のうちＭＩＰ画像を作成したい範囲を指定する。この指定されたスライス画像がボクセルデータＶＤとなり、メモリ部８ａに記憶される。次に、ユーザは、レイＲの向きを選択する（ステップＳ１５）。詳しくは、ＣＴ画像のうち、どの向きから見たＣＴ画像をＭＩＰ画像にして観察したいかによってレイＲの向きを、マウス６を操作して決定する。そして、ＣＰＵ７は、雑音位置リスト記憶部ＮＬを初期化する（ステップＳ２０）。

次に、ＣＰＵ７は、ＭＩＰ位置グリッドの算出（ＭＩＰ位置算出処理）を行う（ステップＳ２５）。ＭＩＰ位置グリッドの算出は、フレームＦ上のピクセルＰ１〜Ｐｎ毎に、図７のステップＳ３０〜ステップＳ６５に示すような処理を行う。まず、ボクセルデータＶＤをメモリ部８ａから読み出し、レイＲを選択した向きに向かってそのボクセルデータＶＤに照射する（ステップＳ３０）。そして、ＭＩＰ値及びＭＩＰ位置を初期化する（ステップＳ３５）。本実施形態では、初期化後のＭＩＰ値を−１０００とし、ＭＩＰ位置を座標（０，０，０）とする。そして、ＣＰＵ７は、レイＲが通過したボクセルＶ１〜ＶｎについてＭＩＰ位置を算出する。ボクセルＶ１〜ＶｎにレイＲが通過する様子を簡易的に２次元で表現すると、図８に示す通りである。図８は、１本のレイＲが通過したボクセルＶ１〜Ｖｎを示しており、横軸に奥行き方向の距離、縦軸にボクセル値を表している。そして、本実施形態では、手前側から奥行き側にＶ１〜Ｖ１６の１６個のボクセルがある。そして、図７に示すように、各ボクセルについて、現ボクセルが雑音ボクセルＮＶとラベリングされていない、且つ、現ボクセル値がＭＩＰ値より大きいか否かを判断する（ステップＳ４０）。

詳しくは、例えば、最も手前にある１番目のボクセルＶ１について判定すると、まだ雑音位置リスト記憶部ＮＬには何も記憶されていないので、現ボクセルであるボクセルＶ１は、雑音ボクセルＮＶとラベリングされていないと判断する。また、このときＭＩＰ値は初期値であるため、現ボクセル値であるボクセルＶ１のボクセル値Ｄ１はＭＩＰ値より大きい（ステップＳ４０でＹＥＳ）。従って、現ボクセル値、すなわちボクセルＶ１のボクセル値Ｄ１がＭＩＰ値となる。そして、ＭＩＰ位置は、ボクセルＶ１の座標（ｘ１，ｙ１，ｚ１）となる（ステップＳ４５）。次に、１ピクセルについてＭＩＰ値を算出したか否かを判断する（ステップＳ５０）。まだ１ピクセルのうち、１個目のボクセルＶ１であるため（ステップＳ５０でＮＯ）、次のボクセルＶ２について判定する。

２個目のボクセルＶ２についても同様に、現ボクセルが雑音ボクセルＮＶとラベリングされていない、且つ、現ボクセル値がＭＩＰ値より大きいか否かを判断する（ステップＳ４０）。まだ雑音位置リスト記憶部ＮＬには何も記憶されていないため、現ボクセルであるボクセルＶ２は、雑音ボクセルＮＶとラベリングされていないと判断される。そして、図８に示すように、ＭＩＰ値であるボクセルＶ１のボクセル値Ｄ１よりも現ボクセル値で
あるボクセルＶ２のボクセル値Ｄ２の方が大きいため（ステップＳ４０でＹＥＳ）、ＭＩＰ値はボクセルＶ２のボクセル値Ｄ２となる。そして、ＭＩＰ位置はボクセルＶ２の座標（ｘ２，ｙ２，ｚ２）となる（ステップＳ４５）。まだ１ピクセルのうち、２個目のボクセルＶ２であるため（ステップＳ５０でＮＯ）、次のボクセルＶ３について判定する。

３個目のボクセルＶ３についても同様に、現ボクセルが雑音ボクセルＮＶとラベリングされていない、且つ、現ボクセル値がＭＩＰ値より大きいか否かを判断する（ステップＳ４０）。まだ雑音位置リスト記憶部ＮＬには何も記憶されていないため、現ボクセルであるボクセルＶ３は、雑音ボクセルＮＶとラベリングされていないと判断する。そして、図８に示すように、ＭＩＰ値であるボクセルＶ２のボクセル値Ｄ２よりも現ボクセル値であるボクセルＶ３のボクセル値Ｄ３の方が小さいため（ステップＳ４０でＮＯ）、ＭＩＰ値及びＭＩＰ位置の更新は行われない（ステップＳ５５）。まだ１ピクセルのうち、３個目のボクセルＶ３についてしか判定していないので（ステップＳ５０でＮＯ）、次のボクセルＶ４について判定する。

そして、同様に、ボクセルＶ４〜Ｖ１６について同様の判定を行い、１６個のボクセルＶ１〜Ｖ１６について同様に判定が終わった、すなわち１ピクセルについて判定が終わったとする（ステップＳ５０でＹＥＳ）。このとき、図８に示すように、ＭＩＰ値は、１５個目のボクセルＶ１５のボクセル値Ｄ１５であり、ＭＩＰ位置は、ボクセルＶ１５の座標（ｘ１５，ｙ１５，ｚ１５）となっている。そして、ＣＰＵ７は、ＭＩＰ値であるボクセル値Ｄ１５をＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧに、ＭＩＰ位置（ｘ１５，ｙ１５，ｚ１５）をＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに書き込む（ステップＳ６０）。その後、全ピクセルについてＭＩＰ位置グリッドの算出が終わったか否かを判断する（ステップＳ６５）。このとき、まだ１ピクセルについてしかＭＩＰ位置グリッドの算出が終了していないため、各ピクセルについて同様のＭＩＰ位置グリッドの算出（ステップＳ３０〜ステップＳ６０）を行うが、その詳細な説明は省略する。

全ピクセルについて判定が終わると（ステップＳ６５でＹＥＳ）、図６に示すように、雑音判定処理を行う（ステップＳ７０）。雑音判定処理では、図９に示すフローチャートのステップＳ７５〜ステップＳ１００の処理が実行される。まず、雑音判定処理の対象となる問題ＭＩＰ位置を決定する（ステップＳ７５）。本実施形態では、フレームＦ上のピクセルＰ１〜Ｐｎについて、それぞれのＭＩＰ位置をこの記載順に問題ＭＩＰ位置と決定する。この順序は他の順序であってもよく、例えば、逆順（Ｐｎ，Ｐｎ−１，・・・Ｐ２，Ｐ１）であってもよい。そして、問題ＭＩＰ位置と各隣接ＭＩＰ位置との距離がしきい値Ｔ以上のものがあるか否かを判断する（ステップＳ８０）。

詳しくは、図５に示すように、あるＭＩＰ位置と隣接ＭＩＰ位置のＭＩＰ位置を比較し、ＭＩＰ位置が不連続な箇所があるか否かを判断する。図５は簡単のため、全ピクセルのうち、ピクセルＰ１〜ピクセルＰ９までの奥行き情報（距離）を模式的に示している。そして、ピクセルＰ１とピクセルＰ２との距離を隣接距離Ｌ１、ピクセルＰ２とピクセルＰ３との距離を隣接距離Ｌ２とする。同様に隣接ＭＩＰ位置間の距離をそれぞれ隣接距離Ｌ３〜Ｌ８とする。そして、隣接距離Ｌ１〜Ｌ８の値をそれぞれしきい値Ｔと比較する。図５に示すように、本実施形態では、ピクセルＰ７の付近が不連続であるため、ピクセルＰ７のＭＩＰ位置を問題ＭＩＰ位置と決定して詳細に説明する。例えば、本実施形態では、隣接距離Ｌ６が１０ｃｍであり、しきい値Ｔが７ｃｍであったとすると、隣接距離Ｌ６はしきい値Ｔ以上あるので、不連続と判断される（図９のステップＳ８０でＹＥＳ）。すなわち、ピクセルＰ７は雑音であると判定される（ステップＳ８５）。そして、雑音と判定されたＭＩＰ位置を雑音位置リスト記憶部ＮＬに追加し、そのＭＩＰ位置であるボクセルＶ（現ボクセル）は雑音ボクセルＮＶとしてラベリングされる（ステップＳ９０）。ここで、本実施形態では、ピクセルＰ７のＭＩＰ位置であるボクセルＶは、図８の１５番目の
ボクセルＶ１５であるとすると、ボクセルＶ１５が雑音ボクセルＮＶとしてラベリングされる。そして、同様の雑音判定処理を繰り返し、全ピクセルについて判定すると（ステップＳ９５でＹＥＳ）、雑音判定処理を終了する。

雑音判定処理が終了すると、図６に示すように、雑音があるか否か判断する（ステップＳ１１０）。まだ雑音判定処理を１度しか実行しておらず、ボクセルデータＶＤに雑音Ｎが残っているため（ステップＳ１１０でＹＥＳ）、処理回数カウンタ９ａをカウントアップし（ステップＳ１１５）、カウント値が５以上であるか否かを判断する（ステップＳ１２０）。このとき、カウント値はまだ１であるためカウント値は５以下であり（ステップＳ１２０でＮＯ）、雑音のあったＭＩＰ位置に対応したピクセルについて、再度ＭＩＰ位置グリッドの算出を行う（ステップＳ２５）。

そして、同様に図７に示すように、ＭＩＰ位置グリッドの算出（ステップＳ３０〜ステップＳ６５）を実行する。ピクセルＰ７についてステップＳ３０〜ステップＳ５０を実行すると、図８に示すように、ボクセルＶ１〜ボクセルＶ１４については、現ボクセルが雑音ボクセルＮＶとしてラベリングされておらず（ステップＳ４０でＹＥＳ）、ＭＩＰ値は１２個目のボクセルであるボクセルＶ１２のボクセル値Ｄ１２である（ステップＳ４５）。また、ＭＩＰ位置は、ボクセルＶ１２の座標（ｘ１２，ｙ１２，ｚ１２）となっている。次に、ボクセルＶ１５については、雑音ボクセルＮＶとしてラベリングされているため（ステップＳ４０でＮＯ）、ＭＩＰ値及びＭＩＰ位置はボクセルＶ１２のボクセル値Ｄ１２及びその座標のままである（ステップＳ５５）。また、１６番目のボクセルＶ１６のボクセル値Ｄ１６はボクセルＶ１２のボクセル値Ｄ１２よりも小さいため（ステップＳ４０でＮＯ）、ＭＩＰ値及びＭＩＰ位置はボクセルＶ１２のボクセル値Ｄ１２及びその座標のままである（ステップＳ５５）。

１ピクセルについてＭＩＰ位置グリッドの算出が終了すると（ステップＳ５０でＹＥＳ）、ＭＩＰ値をＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧに、ＭＩＰ位置をＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに書き込む（ステップＳ６０）。その後、全ピクセルについて判定が終わったか否かを判断する（ステップＳ６５）。

全ピクセルについて判定が終わると（ステップＳ６５でＹＥＳ）、再び、図６に示すように、雑音判定処理を行う（ステップＳ７０）。同様に雑音判定処理（図９のステップＳ７５〜ステップＳ１００）を行う。１回目の雑音判定処理のときと比較して問題ＭＩＰ位置と隣接ＭＩＰ位置との間の距離が小さくなったため、ピクセルＰ７については、図１０に示すように、ピクセルＰ６のＭＩＰ位置とピクセルＰ７のＭＩＰ位置との隣接距離Ｌ６ａは、隣接距離Ｌ６（図５参照）と比較してやや小さくなる。本実施形態では、隣接距離Ｌ６ａが８．５ｃｍであり、しきい値Ｔが７ｃｍであったとすると、まだ隣接距離Ｌ６ａはしきい値Ｔ以上あるので、不連続と判断される（図９のステップＳ８０でＹＥＳ）。すなわち、ボクセルＶ１２は雑音であると判定される（ステップＳ８５）。そして、雑音と判定されたＭＩＰ位置を雑音位置リスト記憶部ＮＬに追加し、そのＭＩＰ位置のボクセルＶ１２は雑音ボクセルＮＶとしてラベリングされる（ステップＳ９０）。

同様に全ピクセルについて判定すると（ステップＳ９５でＹＥＳ）、雑音があるか否かを判断する（図６のステップＳ１１０）。まだ雑音が残っているため（ステップＳ１１０でＹＥＳ）、処理回数カウンタ９ａをカウントアップし（ステップＳ１１５）、カウント値が５以上であるか否かを判断する（ステップＳ１２０）。このとき、カウント値はまだ２であるため、カウント値は５以下であり（ステップＳ１２０でＮＯ）、雑音のあったＭＩＰ位置に対応したピクセルについて、再度ＭＩＰ位置グリッドの算出を行う（ステップＳ２５）。

同様に、図７に示すように、ＭＩＰ位置グリッドの算出（ステップＳ３０〜ステップＳ６５）を実行する。図８に示すように、新たな投影値としてのＭＩＰ値は７個目のボクセルであるボクセルＶ７であり、新たな投影値位置としてのＭＩＰ位置は、ボクセルＶ７の座標（ｘ７，ｙ７，ｚ７）となる。そして、ＭＩＰ値をＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧに、ＭＩＰ位置をＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに書き込む（図７のステップＳ６０）。このとき、同様に、ボクセルＶ１２及びボクセルＶ１５は、雑音ボクセルＮＶとしてラベリングされているため（ステップＳ４０でＮＯ）、ＭＩＰ位置グリッドの算出対象から除外される。なお、ここで、図８に示すように、ボクセルＶ７とボクセルＶ８のボクセル値Ｄ７，Ｄ８は等しくなっているが、本実施形態では、視線側から見て最初のボクセルのボクセル値をＭＩＰ値とするため、ＭＩＰ値はボクセルＶ７のボクセル値Ｄ７となる。これを最大のボクセル値を持つボクセルＶが複数あるときに、視線側から見て最も奥側にあるボクセルのボクセル値としてもよいし、視線側から２番目、３番目等のボクセルのボクセル値としてもよい。つまり、レイＲ上のボクセルＶ１〜Ｖｎのうち、任意の１個のボクセルであればよい。

同様に、全ピクセルについて判定が終わると（図７のステップＳ６５でＹＥＳ）、雑音判定処理を行う（図６のステップＳ７０）。同様に、図９に示すように、雑音判定処理（ステップＳ７５〜ステップＳ１００）を行うと、図１１に示すように、ピクセルＰ７については、ＭＩＰ位置間の距離がしきい値Ｔ以上あるものがない。詳しくは、本実施形態では、ピクセルＰ６のＭＩＰ位置とピクセルＰ７のＭＩＰ位置との隣接距離Ｌ６ｂが６ｃｍ、しきい値Ｔが７ｃｍであったとすると、しきい値Ｔよりも問題ＭＩＰ位置と隣接ＭＩＰ位置との間の距離が小さい（ステップＳ８０でＮＯ）。そのため、問題ＭＩＰ位置のボクセル、すなわちボクセルＶ７は雑音でないと判定される（ステップＳ１００）。同様に、全ピクセルについて雑音か否かを判定する（ステップＳ７５〜ステップＳ１００）。

全ピクセルについて算出し（ステップＳ９５でＹＥＳ）、すべての問題ＭＩＰ位置が非雑音であると（ステップＳ１００）、まだ雑音があるか否か判断する（図６のステップＳ１１０）。このとき、雑音は残っていないので（ステップＳ１１０でＮＯ）、ＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧに記憶されているＭＩＰ値、すなわち投影画像としてのＭＩＰ画像に対してＧＰＵ１０は後処理を行う（ステップＳ１２５）。後処理が終了すると、ＭＩＰ画像をモニタ４に表示する（ステップＳ１３０）。このとき、ＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧに記憶したＭＩＰ値は雑音が除去されているため、図１６のＭＩＰ画像ＭＰ２に示すような斑点状の雑音Ｎは表示されておらず、図１５に示すような綺麗なＭＩＰ画像ＭＰ１となる。

なお、雑音判定処理が終了し、雑音がほぼ除去されたＭＩＰ値のＭＩＰ位置はＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶されている。このＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧは、奥行き情報（距離）のためのメモリ領域として考えられることから、Ｚバッファ（Z-Buffer）と同様に領域抽出に使用することができる。例えば、骨を表示したＭＩＰ画像のＭＩＰ位置をＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶しておけば、その骨を再表示したい場合やその骨を除いた臓器等を表示したい場合に、ボクセルデータＶＤからそのＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧを参考に骨のデータのみを取り出すことができる。このとき、ＭＩＰ画像算出処理後のＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶したＭＩＰ位置は、雑音が除去されているため、所望の領域を正確に領域抽出することができる。

また、雑音を含んだボクセルＶは、雑音ボクセルＮＶとして雑音位置リスト記憶部ＮＬに記憶されている。これを、ＭＩＰ画像算出処理毎に初期化せずに、記憶しておくことにより、雑音除去にかかる時間を短縮することができる。すなわち、レイＲの方向が変わったときや選択するＣＴ画像の枚数が変わったりしてボクセルデータＶＤの大きさが変わったときであっても、雑音位置リスト記憶部ＮＬに記憶されているボクセルＶは雑音ボクセ
ルＮＶとラベリングされており、ＭＩＰ位置の算出対象から除くことができる。この結果、雑音除去に要する時間を短縮することができるため、ＭＩＰ画像の算出、表示にかかる時間を短縮することができる。

上記実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
（１）本実施形態によれば、ＭＩＰ画像を算出時に、ボクセル値ＤがＭＩＰ値であるボクセルＶの座標をＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶した。そして、問題ＭＩＰ位置とその隣接ＭＩＰ位置との距離がしきい値Ｔ以上である場合は、その問題ＭＩＰ位置においてＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶したＭＩＰ位置の形状が不連続であり、問題ＭＩＰ位置は雑音であると判定した。従って、ＭＩＰ画像を算出しながらも、ＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶したＭＩＰ位置の連続性によって、ボクセルデータＶＤ内に含まれた雑音位置を判定することができる。

（２）本実施形態によれば、雑音ボクセルＮＶとしてラベリングされ、雑音位置リスト記憶部ＮＬに記憶したボクセルＶをＭＩＰ画像算出対象から除外することができる。その結果、ＭＩＰ画像に含まれる雑音Ｎを低減することができる。

（３）本実施形態によれば、雑音位置を雑音位置リスト記憶部ＮＬに記憶することができる。その結果、レイＲの向きが変化したり、選択するＣＴ画像の枚数が変化したりして、ボクセルデータＶＤの大きさが変化したときにも、一度雑音ボクセルＮＶとしてラベリングされたボクセルＶをＭＩＰ画像算出対象から除外することができる。従って、ＭＩＰ画像の算出時間を短縮しながらも、雑音Ｎを低減することができる。

（４）本実施形態によれば、ＭＩＰ画像を算出しながらも雑音Ｎを除去し、雑音除去後のＭＩＰ位置をＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶した。従って、その雑音除去後のＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶したＭＩＰ位置を領域抽出に利用することができる。（第２実施形態）
前記第１実施形態では、１台のワークステーションなどの計算機（コンピュータ）３が単独でＭＩＰ画像算出処理を行ったが、本実施形態では、ＭＩＰ画像算出処理を構成する各処理のうち少なくとも１つの段階を複数のコンピュータが分散処理で行う。以下の実施形態において、前記第１の実施形態と同様の部分については、同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

例えば、複数台のワークステーションが接続された病院内ネットワークにおいて、少なくとも１つの処理を複数台のワークステーションが分散処理で行う構成を採用できる。以下、ＭＩＰ画像算出処理を分散処理で行う場合の例として、レイＲの本数を分割する場合と、後処理だけ分割する場合と、ＭＩＰ位置算出処理と雑音判定処理とで分割する場合の３つを示す。なお、説明の便宜上、図１２〜図１４に示すように、２台のワークステーションＷＳ１，ＷＳ２を用いて、サイズ５１２×５１２の画像をつくる場合を例とするが、これを複数台のワークステーションで分散処理を行ってもよい。また、本実施形態では、ワークステーションＷＳ２にのみＧＰＵ１０を搭載しているとする。

（例１）例１は、レイＲをレイＲＡ（レイＲ１〜レイＲｋ）とレイＲＢ（レイＲｋ＋１〜レイＲｎ）とに分割する場合である。図１２に示すように、レイＲＡが通過するボクセルＶ１〜Ｖｋと、レイＲＢが通過するＶｋ＋１〜Ｖｎとに分割する。また、レイＲＡとレイＲＢの分割は、ボクセルデータＶＤの一部データが重複するように分割し、冗長性を持たせている。これは、レイＲＡ，ＲＢが格子点上に到達しなかった場合に、ボクセル値Ｄを求める際の補間計算や、雑音判定処理の際に問題ＭＩＰ位置と隣接ＭＩＰ位置とを比較する際等に周囲のボクセルが必要になるからである。この場合、それぞれのワークステーションＷＳ１，ＷＳ２でＭＩＰ位置算出処理と雑音判定処理を行う。このようにすれば、
ワークステーション毎のＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧ及びＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧのメモリ量、転送量が全体のＭＩＰ画像サイズの半分で済む。処理の手順は以下のようになる。
（１‐１）ワークステーションＷＳ１は、レイＲＡ上のボクセルデータＶＤ（ボクセルＶ１〜Ｖｋ）について、ＭＩＰ位置算出処理と雑音判定処理を行う。そして、ＭＩＰ値、ＭＩＰ位置及び雑音ボクセルＮＶを求め、これらＭＩＰ値、ＭＩＰ位置及び雑音ボクセルＮＶを、それぞれＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧＡ、ＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧＡ、雑音位置リスト記憶部ＮＬＡに記憶させる。一方、ワークステーションＷＳ２は、レイＲＢ上のボクセルデータＶＤ（ボクセルＶｋ＋１〜Ｖｎ）について、ＭＩＰ位置算出処理と雑音判定処理を行い、ＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧＢ、ＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧＢ、雑音位置リスト記憶部ＮＬＢを作成する。
（１−２）ワークステーションＷＳ２のＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧＢ、ＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧＢ、雑音位置リスト記憶部ＮＬＢにそれぞれ記憶したＭＩＰ値、ＭＩＰ位置及び、雑音ボクセルＮＶをワークステーションＷＳ１に転送する。このときの転送サイズは５１２×２５６で済む。
（１−３）ワークステーションＷＳ１は、ＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧＡのＭＩＰ値と、ＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧＢのＭＩＰ値とを合成したＭＩＰ値を記憶したＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧに対して後処理を行い、雑音Ｎが除去されたＭＩＰ画像ＭＰ１を得る。

（例２）例２は、後処理だけ分割する場合である。図１３に示すように、この場合、ワークステーションＷＳ１でボクセルデータＶＤ全体に対してＭＩＰ位置算出処理と雑音判定処理を行う。そして、高速画像処理に適しているＧＰＵ１０を搭載したワークステーションＷＳ２で後処理を行うようにすれば、後処理に要する時間を短縮できる。処理の手順は以下のようになる。
（２−１）ワークステーションＷＳ１は、レイＲ上のボクセルデータＶＤについて、ＭＩＰ位置算出処理と雑音判定処理を行う。そして、ＭＩＰ値、ＭＩＰ位置及び、雑音ボクセルＮＶを求め、これらＭＩＰ値、ＭＩＰ位置及び雑音ボクセルＮＶを、それぞれＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧ、ＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧ、雑音位置リスト記憶部ＮＬに記憶する。
（２−２）ワークステーションＷＳ１のＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧ、ＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧ、雑音位置リスト記憶部ＮＬにそれぞれ記憶したＭＩＰ値、ＭＩＰ位置及び、雑音ボクセルＮＶをワークステーションＷＳ２に転送する。このときの転送サイズは５１２×５１２である。
（２−３）ワークステーションＷＳ２は、ＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧに記憶したＭＩＰ値に対して後処理を行い、雑音Ｎが除去されたＭＩＰ画像ＭＰ１を得る。

（例３）例３は、ＭＩＰ位置算出と雑音判定処理とで分割する場合である。図１４に示すように、この場合、ワークステーションＷＳ１，ＷＳ２間でのデータ転送回数が多くなるが、ＭＩＰ位置算出と並列して雑音判定処理を行うことにより、全体の処理速度の向上を図ることができる。また、ＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶されるＭＩＰ位置は、ワークステーションＷＳ２に記憶される。
（３−１）ワークステーションＷＳ１は、レイＲ上のボクセルデータＶＤについて、ＭＩＰ位置算出処理を行う。そして、ピクセル毎のＭＩＰ位置が算出されると、ワークステーションＷＳ２に転送し、各ＭＩＰ位置は、ワークステーションＷＳ２のＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶される。
（３−２）ワークステーションＷＳ２は、ワークステーションＷＳ１のＭＩＰ位置算出処理と並列に雑音判定処理を行う。そして、雑音があったピクセルについてはワークステーションＷＳ１において再度ＭＩＰ位置算出処理させる。
（３−３）ワークステーションＷＳ１は、ワークステーションＷＳ２が一定回数雑音判定処理を実行した後にＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧに記憶したＭＩＰ値に対して後処理を行
い、雑音Ｎが除去されたＭＩＰ画像ＭＰ１を得る。このとき、後処理をＧＰＵ１０を搭載したワークステーションＷＳ２で実行すると、さらに全体の処理速度を向上することができる。

上記実施形態によれば、第１実施形態の効果に加えて、以下のような効果を得ることができる。
（１）本実施形態によれば、複数の計算機（コンピュータ）３による分散処理を採用するためＭＩＰ画像算出処理の速度向上を図ることができるので、例えば、モニタ４に表示されるＭＩＰ画像ＭＰ１のリアルタイム性を確保し易くなる。

（２）本実施形態によれば、複数の計算機（コンピュータ）３による分散処理を採用するため、ＭＩＰ値グリッド記憶部ＶＧ及びＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧ、雑音位置リスト記憶部ＮＬのために使用するメモリ量を低減することができる。

なお、上記各実施形態は以下のように変更してもよい。
○上記第２実施形態では、ネットワークを介して接続されたワークステーションＷＳ１，ＷＳ２によってネットワーク分散処理を行った。これを、１台のコンピュータに多数のプロセッサを搭載して分散処理を行ってもよい。

○上記各実施形態では、３次元画像データに対してＭＩＰ画像算出処理を行ったが、これを４次元画像データ等の３次元以上の画像データに対して行ってもよい。
○上記各実施形態では、３次元画像データを２次元平面に投影する方法として、ＭＩＰについて説明したが、他の方法でもよい。例えば、レイＲの通過したボクセルＶのボクセル値Ｄの最小値を２次元平面Ｆに投影するＭｉｎＩＰ（Minimum Intensity Projection）であってもよい。要は、レイＲの通過したボクセルＶのボクセル値Ｄのうち特定の１個のボクセルＶのボクセル値Ｄを投影する方法であればよく、例えば、レイＲの通過したボクセルＶのボクセル値Ｄのうち２番目に小さいボクセル値を持つボクセルＶ、レイＲの通過したボクセルＶのボクセル値Ｄのうち勾配の最大のボクセル値を持つボクセルＶ等であってもよい。

○上記各実施形態では、問題ＭＩＰ位置とその隣接ＭＩＰ位置との距離がしきい値Ｔ以上である場合に、問題ＭＩＰ位置は雑音であると判定した。これを、問題ＭＩＰ位置と隣接ＭＩＰ位置との前後関係により雑音位置を判定するようにしてもよい。すなわち、例えば、隣接ＭＩＰ位置のうち１点のみが後ろにあるときに、その１点のＭＩＰ位置を雑音位置として判定するようにしてもよい。

○上記各実施形態では、問題ＭＩＰ位置とその隣接ＭＩＰ位置との距離がしきい値Ｔ以上である場合に、問題ＭＩＰ位置は雑音であると判定した。これを、隣接ＭＩＰ位置ではなく、問題ＭＩＰ位置の近傍のＭＩＰ位置（以下、近傍ＭＩＰ位置という）との距離により雑音位置を判定するようにしてもよい。また、近傍ＭＩＰ位置と問題ＭＩＰ位置との前後関係や、問題ＭＩＰ値の近傍のＭＩＰ値と問題ＭＩＰ値との連続性により雑音位置を判定するようにしてもよい。

○上記各実施形態では、問題ＭＩＰ位置とその隣接ＭＩＰ位置との距離がしきい値Ｔ以上である場合に、その問題ＭＩＰ位置においてＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶したＭＩＰ位置は不連続であり、問題ＭＩＰ位置は雑音であると判定した。他に、ＭＩＰ位置の連続性の判断には、問題ＭＩＰ位置と近傍ＭＩＰ位置との距離の変化等の一次微分や多次微分に対してしきい値Ｔを用いて判断したり、ＭＩＰ位置の特定方向成分に重率をかけて前記の判断を行ったりしてもよい。また、近傍ＭＩＰ位置に視点（フレームＦ）からの距離から計算される成分を付加したり、近傍ＭＩＰ位置にあらかじめ定められた位置から
の距離から計算される成分を付加したりしたものに対してしきい値Ｔを用いて判断してもよい。さらに、近傍ＭＩＰ位置の平均で表現される位置と問題ＭＩＰ位置との距離に対してしきい値Ｔを用いて判断したり、問題ＭＩＰ位置と近傍ＭＩＰ位置との距離の分散値に対してしきい値Ｔを用いて判断したり、これらを複合した判断を行ったりしてもよい。

○上記各実施形態では、問題ＭＩＰ位置とその隣接ＭＩＰ位置との距離がしきい値Ｔ以上である場合に、問題ＭＩＰ位置は雑音であると判定した。これを、ＭＩＰ値の分布状態により雑音位置を判定するようにしてもよい。すなわち、例えば、ＭＩＰ値をＣＴ値とすると、ある組織（骨、血管、臓器等）を表現するＭＩＰ値は一定の範囲の値である。そして、あるＭＩＰ値（以下、問題ＭＩＰ値という）と問題ＭＩＰ値に隣接したＭＩＰ値（以下、隣接ＭＩＰ値という）は大きく異ならないため、問題ＭＩＰ値と隣接ＭＩＰ値との差が大きい場合は、その問題ＭＩＰ値は雑音であると判定することができる。

○上記各実施形態では、問題ＭＩＰ位置とその隣接ＭＩＰ位置とが不連続である場合に、問題ＭＩＰ位置は雑音であると判定した。これを、問題ＭＩＰ位置とその隣接ＭＩＰ位置（または、近傍ＭＩＰ位置）との連続性と、問題ＭＩＰ値とその隣接ＭＩＰ値（または、問題ＭＩＰ値の近傍のＭＩＰ値）との連続性の両方により雑音位置を判定するようにしてもよい。これにより、より正確に雑音位置を判定することができる。

○上記各実施形態では、問題ＭＩＰ位置とその隣接ＭＩＰ位置との距離がしきい値Ｔ以上である場合に、問題ＭＩＰ位置は雑音であると判定した。これを、ＭＩＰ値の連続性により雑音位置を判定するようにしてもよい。つまり、ＭＩＰ値とあらかじめ定められた値との差に対してしきい値Ｔを用いて判断したり、ＭＩＰ値と問題ＭＩＰ値の近傍のＭＩＰ値（以下、近傍ＭＩＰ値という）との値の変化等の一次微分や多次微分にしきい値Ｔを用いて判断したり、ＭＩＰ値にＭＩＰ位置と関連付けられた係数を加えた上で前記の判断を行ったりしてもよい。また、近傍ＭＩＰ値に視点（フレームＦ）からの距離から計算される成分を付加したり、近傍ＭＩＰ値にあらかじめ定められた位置からの距離から計算される成分を付加したりしたものに対して、しきい値Ｔを用いて判断してもよい。さらに、近傍ＭＩＰ値の平均で表現される値と問題ＭＩＰ値との差にしきい値Ｔを用いて判断したり、近傍ＭＩＰ値の分散値にしきい値Ｔを用いて判断したり、これらを複合した判断を行ったりしてもよい。

○上記各実施形態では、ＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶したＭＩＰ位置から雑音位置を判定し、そのＭＩＰ位置をＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧから除外した。これを、データベース２又はハードディスクに記憶されたＣＴ画像データ（ボクセルデータＶＤ）から雑音ボクセルＮＶを除去するようにしてもよい。なお、これが３次元以上の画像データを修正し、雑音位置にある画素以外の複数の３次元以上の画素を３次元以上の画像データとして画像データ記憶手段に記憶することに相当する。これにより、例えば、レイＲの向きを変更して、再度ＭＩＰ画像ＭＰ１を算出する場合に、雑音判定処理に要する時間を短縮することができるため、ＭＩＰ画像算出処理に要する時間を短縮することができる。従って、モニタ４に表示されるＭＩＰ画像ＭＰ１のリアルタイム性を確保し易くなる。

○上記各実施形態では、ＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧに記憶したＭＩＰ位置から雑音位置を判定し、そのＭＩＰ位置をＭＩＰ位置グリッド記憶部ＰＧから除外した。これを、データベース２又はハードディスクに記憶されたＣＴ画像データ（ボクセルデータＶＤ）から雑音ボクセルＮＶを除去するようにしてもよい。これは、例えば、ボクセルデータＶＤの雑音ボクセルＮＶに、データ無しを表現する情報を挿入することにより、再計算時に雑音ボクセルＮＶのボクセルＶについては計算を行わないことによって表現できる。また、ボクセルデータＶＤの雑音ボクセルＮＶに近傍のボクセルＶから計算される値(例えば
メジアン値や補間値)を挿入することによって、再計算時に非雑音であると判断されるよ
うにすることによっても表現できる。

○上記各実施形態では、骨や臓器等の人体の部分について撮影されたＣＴ画像に対してＭＩＰ画像算出処理を行ったが、ＣＴ撮影等が可能であれば、特に人体や動物、植物等の生物の組織に限らず、地質調査、鉱物探査、機械や装置類の構造材、電気回路のパターンを見る画像処理、ＬＳＩの故障診断等にも適用することができる。

第１実施形態の画像表示装置の概略構成図。 同じく、画像表示装置の概略構成を示すブロック図。 同じく、ＭＩＰを説明するための説明図。 同じく、１ピクセルについてのＭＩＰ値を説明するための模式図。 同じく、ＭＩＰ位置の連続性を説明するための模式図。 同じく、ＭＩＰ画像算出処理を説明するためのフローチャート。 同じく、ＭＩＰ位置グリッドの算出処理を説明するためのフローチャート。 同じく、１ピクセルについてのＭＩＰ値を説明するための模式図。 同じく、雑音判定処理を説明するためのフローチャート。 同じく、ＭＩＰ位置の連続性を説明するための模式図。 同じく、ＭＩＰ位置の連続性を説明するための模式図。 第２実施形態の、ＭＩＰ画像算出処理の分散処理を示すブロック図。 同じく、ＭＩＰ画像算出処理の分散処理を示すブロック図。 同じく、ＭＩＰ画像算出処理の分散処理を示すブロック図。 ＭＩＰ画像算出処理後のＭＩＰ画像を説明するための模式図。 ＭＩＰ画像算出処理前のＭＩＰ画像を説明するための模式図。

符号の説明

Ｄ，Ｄ１〜Ｄｎ…ボクセル値、Ｆ…フレーム、Ｌ１〜Ｌ８，Ｌ６ａ，Ｌ６ｂ…隣接距離、ＮＬ，ＮＬＡ，ＮＬＢ…雑音位置リスト記憶部、Ｐ，Ｐ１〜Ｐｎ…ピクセル、Ｒ，ＲＡ，ＲＢ…レイ、Ｔ…しきい値、Ｖ，Ｖ１〜Ｖｎ…ボクセル、ＶＤ…ボクセルデータ、ＰＧ…投影値位置グリッド記憶手段としてのＭＩＰ位置グリッド記憶部、ＶＧ…投影値グリッド記憶手段としてのＭＩＰ値グリッド記憶部、ＷＳ１，ＷＳ２…ワークステーション、１…画像表示装置、３…計算機（コンピュータ）、４…出力部としてのモニタ、７…ＣＰＵ、１０…ＧＰＵ。

Claims (27)

1. １つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが分散処理で、３次元の画像データを２次元画面上に投影して投影画像を得る投影画像処理方法において、
   少なくとも１つのコンピュータが、被写体を表す複数の３次元の画素からなる３次元の画像データに対して、２次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力するレイ設定段階と、
   少なくとも１つのコンピュータが、前記レイ上にある前記複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素の画素値を投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する投影値算出段階と、
   少なくとも１つのコンピュータが、前記任意の１個の画素の座標を投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する投影値位置算出段階と、
   少なくとも１つのコンピュータが、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記任意の画素と当該画素と同一のレイ上にない画素とを含む複数の画素の前記投影値位置の比較から雑音位置を判定する雑音判定段階と
   を備えたことを特徴とする投影画像処理方法。
2. 請求項１に記載の投影画像処理方法において、
   前記投影値算出段階は、前記雑音判定段階において雑音位置を判定したとき、前記レイ上にあって、前記雑音位置にある画素以外の複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素の画素値を新たな投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶し、
   前記投影値位置算出段階は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値を持つ前記画素の座標を新たな投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶し、
   前記雑音判定段階は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置から雑音位置を再度判定し、
   さらに、
   少なくとも１つのコンピュータが、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する後処理段階と、
   少なくとも１つのコンピュータが、前記投影画像を出力部に出力する出力段階と
   を備えたことを特徴とする投影画像処理方法。
3. 請求項１または２に記載の投影画像処理方法において、
   前記雑音判定段階は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した投影値位置のうちの少なくとも一方の連続性により前記雑音位置を判定することを特徴とする投影画像処理方法。
4. 請求項１乃至３のいずれか１項に記載の投影画像処理方法において、
   前記雑音判定段階は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した任意の１点の投影値位置と前記任意の１点の投影値位置の近傍の投影値位置との距離が所定のしきい値を超えた場合に不連続と判断し、その任意の１点の投影値位置を雑音位置とすることを特徴とする投影画像処理方法。
5. 請求項１乃至４のいずれか１項に記載の投影画像処理方法において、
   前記雑音判定段階は、前記３次元の画像データを修正し、前記雑音位置にある画素以外の複数の３次元の画素を３次元の画像データとして画像データ記憶手段に記憶することを特徴とする投影画像処理方法。
6. 請求項２乃至５のいずれか１項に記載の投影画像処理方法において、
   前記投影値算出段階、前記投影値位置算出段階、前記雑音判定段階を繰り返すことを特徴とする投影画像処理方法。
7. 請求項２に記載の投影画像処理方法において、
   前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置を領域抽出に利用することを特徴とする投影画像処理方法。
8. 請求項２に記載の投影画像処理方法において、
   前記投影値位置グリッド記憶手段は、Ｚ‐Ｂｕｆｆｅｒであることを特徴とする投影画像処理方法。
9. 請求項１乃至８のいずれか１項に記載の投影画像処理方法において、
   前記複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素は、前記レイ上にある前記複数の３次元の画素のうち画素値が最大の画素であることを特徴とする投影画像処理方法。
10. 請求項１乃至８のいずれか１項に記載の投影画像処理方法において、
    前記複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素は、前記レイ上にある前記複数の３次元の画素のうち画素値が最小の画素であることを特徴とする投影画像処理方法。
11. １つのコンピュータが単独処理でまたは複数のコンピュータが分散処理で、３次元の画像データを２次元画面上に投影して投影画像を得る投影画像処理プログラムであって、
    前記１つのコンピュータまたは複数のコンピュータを、
    被写体を表す複数の３次元の画素からなる３次元の画像データに対して、２次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力するレイ設定手段と、
    前記レイ上にある前記複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素の画素値を投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する投影値算出手段と、
    前記任意の１個の画素の座標を投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する投影値位置算出手段と、
    前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記任意の画素と当該画素と同一のレイ上にない画素とを含む複数の画素の前記投影値位置の比較から雑音位置を判定する雑音判定手段と
    して機能させることを特徴とする投影画像処理プログラム。
12. 請求項１１に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
    前記投影値算出手段は、前記雑音判定手段において雑音位置を判定したとき、前記レイ上にあって、前記雑音位置にある画素以外の複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素の画素値を新たな投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する機能を、
    前記投影値位置算出手段は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値を持つ前記画素の座標を新たな投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する機能を、
    前記雑音判定手段は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置から雑音位置を再度判定する機能を
    さらに備え、
    前記１つのコンピュータまたは複数のコンピュータを、さらに、
    前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する後処理手段と、
    前記投影画像を出力部に出力する出力手段と
    して機能させることを特徴とする投影画像処理プログラム。
13. 請求項１１または１２に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
    前記雑音判定手段は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値と、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した投影値位置のうちの少なくとも一方の連続性により前記雑
    音位置を判定することを特徴とする投影画像処理プログラム。
14. 請求項１１乃至１３のいずれか１項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
    前記雑音判定手段は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した任意の１点の投影値位置と前記任意の１点の投影値位置の近傍の投影値位置との距離が所定のしきい値を超えた場合に不連続と判断し、その任意の１点の投影値位置を雑音位置とすることを特徴とする投影画像処理プログラム。
15. 請求項１１乃至１４のいずれか１項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
    前記雑音判定手段は、前記３次元の画像データを修正し、前記雑音位置にある画素以外の複数の３次元の画素を３次元の画像データとして画像データ記憶手段に記憶することを特徴とする投影画像処理プログラム。
16. 請求項１２乃至１５のいずれか１項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
    前記投影値算出手段、前記投影値位置算出手段、前記雑音判定手段を繰り返すことを特徴とする投影画像処理プログラム。
17. 請求項１２に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
    前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置を領域抽出に利用することを特徴とする投影画像処理プログラム。
18. 請求項１２に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
    前記投影値位置グリッド記憶手段は、Ｚ‐Ｂｕｆｆｅｒであることを特徴とする投影画像処理プログラム。
19. 請求項１１乃至１８のいずれか１項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
    前記複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素は、前記レイ上にある前記複数の３次元の画素のうち画素値が最大の画素であることを特徴とする投影画像処理プログラム。
20. 請求項１１乃至１８のいずれか１項に記載の投影画像処理プログラムにおいて、
    前記複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素は、前記レイ上にある前記複数の３次元の画素のうち画素値が最小の画素であることを特徴とする投影画像処理プログラム。
21. ３次元の画像データを２次元画面上に投影して投影画像を得る投影画像処理装置であって、
    被写体を表す複数の３次元の画素からなる３次元の画像データに対して、２次元画面を構成するピクセル毎に視線方向を示すレイを任意に入力するレイ設定手段と、
    前記レイ上にある前記複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素の画素値を投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶する投影値算出手段と、
    前記任意の１個の画素の座標を投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶する投影値位置算出手段と、
    前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記任意の画素と当該画素と同一のレイ上にない画素とを含む複数の画素の前記投影値位置の比較から雑音位置を判定する雑音判定手段と
    を備えたことを特徴とする投影画像処理装置。
22. 請求項２１に記載の投影画像処理装置において、
    前記投影値算出手段は、前記雑音判定手段において雑音位置を判定したとき、前記レイ上にあって、前記雑音位置にある画素以外の複数の３次元の画素のうち任意の１個の画素の画素値を新たな投影値として投影値グリッド記憶手段に記憶し、
    前記投影値位置算出手段は、前記投影値グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値を持つ前記画素の座標を新たな投影値位置として投影値位置グリッド記憶手段に記憶し、
    前記雑音判定手段は、前記投影値位置グリッド記憶手段に記憶した前記新たな投影値位置から雑音位置を再度判定し、
    さらに、
    前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値に対して後処理を行い、投影画像を生成する後処理手段と、
    前記投影画像を出力部に出力する出力手段と
    を備えたことを特徴とする投影画像処理装置。
23. 請求項２１または２２に記載の投影画像処理装置において、
    前記雑音判定手段は、前記雑音位置をボリュームマスクデータとして記憶する記憶手段をさらに備えたことを特徴とする投影画像処理装置。
24. 請求項２１または２２に記載の投影画像処理装置において、
    前記雑音判定手段は、前記雑音位置をリスト化して記憶する記憶手段をさらに備えたことを特徴とする投影画像処理装置。
25. 請求項２１乃至２４のいずれか１項に記載の投影画像処理装置において、
    前記雑音判定手段は、前記３次元の画像データを修正し、前記雑音位置にある画素以外の複数の３次元の画素を３次元の画像データとして記憶する画像データ記憶手段をさらに備えたことを特徴とする投影画像処理装置。
26. 請求項２１乃至２５のいずれか１項に記載の投影画像処理装置において、
    前記投影値算出手段、前記投影値位置算出手段、前記雑音判定手段の一部または全部は、ＧＰＵであることを特徴とする投影画像処理装置。
27. 請求項２１乃至２６のいずれか１項に記載の投影画像処理装置において、
    前記投影値グリッド記憶手段に記憶した投影値を前記出力手段を介して出力部に出力可能な形式に変換する後処理は、ＧＰＵで行うことを特徴とする投影画像処理装置。

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